我正在探索线性遗传编程的世界，我发现自己陷入了这个问题。在我看来，即使是最简单的问题的错误情况也非常不顺利。特别是，错误景观似乎总是包含这些巨大的恒定错误差距（解决方案的适应度为零的差距）。这将进化算法恶化为在程序空间上进行随机搜索，并导致几乎不可能发现解决方案。有没有人解释人们如何解决这个问题？我错过了什么？
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就是不要选择太高的选择压力。过高的选择压力会导致多样性的丧失，这使得找到难以达到的全局最优值变得更加困难。在微弱的压力下，不适合的个体也有机会创造后代，从而发现新的最佳个体。另一个影响是突变步长。如果您有很高的选择压力，您至少应该确保宽突变步骤也是可能的，即使它们发生的可能性较小。有些人甚至建议让变异算子能够在一个步骤内到达搜索空间的每个部分：http: //www.lehmanns.de/shop/nocategory/3400811-9783826597008-anwendungsorientierter-entwurf-evolutionaerer-algorithmen
于 2012-02-26T23:04:07.750 回答